Category Archives: Pengolahan Citra
Pengolahan Citra Digital menggunakan GUI MATLAB
Representasi Citra Digital dan Piksel Penyusunnya
Citra adalah representasi dari fungsi intensitas cahaya dalam bidang dua dimensi. Berdasarkan sinyal pembentuknya, citra dibedakan menjadi dua jenis yaitu citra analog dan citra digital.
1. Citra Analog
Citra analog merupakan citra yang terbentuk dari sinyal kontinyu. Nilai intensitas cahaya pada citra analog memiliki range antara 0 s.d ~. Alat akuisisi citra analog antara lain mata manusia dan kamera analog.
2. Citra Digital
Citra digital merupakan citra yang terbentuk dari sinyal diskrit. Nilai intensitas cahaya pada citra digital bergantung pada kedalaman bit yang menyusunnya (materi lebih lanjut mengenai kedalaman bit suatu citra dapat dilihat pada laman berikut: Kedalaman Bit Suatu Citra Grayscale). Alat akuisisi citra digital antara lain yaitu kamera digital, smartphone, webcam, scanner, mikroskop digital, pesawat radiodiagnostik seperti CT Scan, CR, MRI, USG, dll.
Dalam bidang dua dimensi, citra dibentuk oleh sekumpulan picture element (pixel) yang memiliki dua informasi penting yaitu koordinat piksel (x,y) dan nilai intensitas piksel f(x,y) (materi lebih lanjut mengenai piksel sebagai penyusun citra digital dapat dilihat pada laman berikut: Pengolahan Citra Digital).
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab mengenai representasi citra digital dan piksel penyusunnya:
1. Citra digital 1-bit (2 derajat keabuan)
Pada citra ini nilai intensitas citra dibagi menjadi 2^1 = 2 derajat keabuan yaitu hitam (0) dan putih (1). Citra jenis ini disebut juga dengan citra biner (binary image).
Restorasi Citra Digital Menggunakan Matlab
Dalam dunia nyata, suatu proses pencitraan hampir dapat dipastikan akan menghasilkan citra keluaran yang mengalami degradasi. Penyebab degradasi ini antara lain berupa sensor yang tidak fokus, pergerakan dari obyek maupun sistem pencitraan, gangguan derau termal pada sensor dan perangkat elektronik sistem pencitraan, maupun sebab-sebab lainnya yang terkait dengan lingkungan pengambilan data seperti turbulensi atmosfir pada praktek remote sensing dan pengamatan astronomi.
Untuk memperoleh citra yang lebih tepat, diperlukan adanya suatu proses restorasi citra. Restorasi citra berkaitan dengan upaya memperoleh kembali suatu citra asal dari sebuah citra yang terdegradasi, dengan memanfaatkan suatu pengetahuan mengenai proses terjadinya degradasi tersebut.
Restorasi citra (image restoration) dapat dibedakan dengan perbaikan citra (image enhancement), di mana proses yang dilakukan dalam perbaikan citra lebih bersifat heuristik dan lebih dititikberatkan pada upaya melakukan aksentuasi fitur dalam citra.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab mengenai restorasi citra. Coding dapat dijalankan menggunakan software matlab minimal versi r2014b.
A. Model Derau Aditif
1. Citra noise test
-read more->
Deteksi Tepi Citra Digital Menggunakan Matlab
Penentuan tepian suatu objek dalam citra merupakan salah satu wilayah pengolahan citra digital yang paling awal dan paling banyak diteliti. Proses ini seringkali ditempatkan sebagai langkah pertama dalam aplikasi segmentasi citra, yang bertujuan untuk mengenali objek-objek yang terdapat dalam citra ataupun konteks citra secara keseluruhan.
Deteksi tepi berfungsi untuk mengidentifikasi garis batas (boundary) dari suatu objek yang terdapat pada citra. Tepian dapat dipandang sebagai lokasi piksel dimana terdapat nilai perbedaan intensitas citra secara ekstrem. Sebuah edge detector bekerja dengan cara mengidentifikasi dan menonjolkan lokasi-lokasi piksel yang memiliki karakteristik tersebut.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi programmatic GUI matlab untuk mendeteksi tepi suatu objek dalam citra menggunakan operator gradien, operator laplacian, dan operator canny. (Coding dapat dijalankan minimal menggunakan matlab versi r2014b).
1. Operator Gradien
a. Operator Gradien Orde Satu
-read more->
Kedalaman bit suatu citra grayscale
Setiap piksel dalam citra grayscale memiliki nilai intensitas yang jumlah variannya tergantung pada jumlah bit yang menyusunnya. Sebagai contoh pada citra grayscale 1-bit, setiap pikselnya memiliki 2^1 = 2 varian nilai intensitas yaitu nilai 0 dan 1, di mana nilai 0 direpresentasikan oleh warna hitam sedangkan nilai 1 direpresentasikan oleh warna putih. Citra grayscale 1-bit disebut juga dengan citra biner. Sedangkan pada citra grayscale 2-bit, setiap pikselnya memiliki 2^2 = 4 varian nilai intensitas yaitu nilai 0,1,2, dan 3, di mana nilai 0 direpresentasikan oleh warna hitam, nilai 1 warna abu-abu gelap, nilai 2 warna abu-abu terang, dan nilai 3 warna putih. Varian nilai intensitas pada citra grayscale ditunjukkan oleh tabel di bawah ini:
| Bit Depth (n) | Varian (biner) | Varian (desimal) | Banyaknya varian (2^n) |
| 1 | 0,1 | 0,1 | 2 |
| 2 | 00,01,10,11 | 0,1,2,3 | 4 |
| 3 | 000,001,010,011,100,101,110,111 | 0,1,2,3,4,5,6,7 | 8 |
| 4 | 0000,0001,0010,0011,0100…,1111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,15 | 16 |
| 5 | 00000,00001,00010,…,11111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,31 | 32 |
| 6 | 000000,000001,000010,…,111111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,63 | 64 |
| 7 | 0000000,000001,…,1111111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,127 | 128 |
| 8 | 00000000,00000001,…,11111111 | 0,1,2,3,4,5,6,7,…,255 | 256 |
Contoh citra grayscale dengan berbagai kedalaman bit ditunjukkan pada gambar berikut:
1. Citra grayscale 1-bit (citra biner)
-read more->
Pengolahan Citra MRI Menggunakan Matlab
Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah suatu alat diagnostik untuk memeriksa dan mendeteksi organ tubuh dengan menggunakan medan magnet dan gelombang frekuensi radio (tanpa operasi, penggunaan sinar X ataupun bahan radioaktif). Tampilan pesawat MRI dan proses akuisisi citra ditunjukkan pada gambar berikut ini.
Proses akuisisi citra dengan modalitas MRI
Pengolahan Citra Digital (RGB, Grayscale, dan Biner) Menggunakan GUI Matlab
Berdasarkan jenis warnanya, citra digital dapat dibedakan menjadi tiga jenis yaitu citra RGB, citra grayscale, dan citra biner. Citra RGB (Red, Green, Blue) merupakan citra yang nilai intensitas pikselnya tersusun oleh tiga kanal warna yaitu merah, hijau, dan biru. Citra grayscale adalah citra yang nilai intensitas pikselnya berdasarkan derajat keabuan. Sedangkan citra biner adalah citra yang hanya memiliki dua nilai intensitas yaitu 0 (hitam) dan 1 (putih). Materi lebih lanjut mengenai dasar-dasar citra digital dapat dilihat pada laman berikut ini: Pengolahan Citra dan Histogram Citra.
Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman GUI Matlab untuk dasar-dasar pengolahan citra digital. Koding dapat dijalankan minimal menggunakan matlab r2014b (karena menggunakan komponen baru yaitu uitab dan fungsi baru yaitu histogram)
1. Membaca citra RGB dan menampilkan kanal merah
Efek Sepia pada Foto Digital
Dalam dunia fotografi dan foto editing, sepia adalah efek warna kecoklatan yang banyak dilihat pada kamera abad 19 dan 20-an. Berikut ini merupakan pemrograman matlab untuk memberikan efek sepia pada foto digital.
| Foto Asli | Efek Sepia |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
Cara Mengukur Jarak antara Dua Objek dalam Citra
Dalam sistem koordinat citra dua dimensi, jarak antara dua objek dapat diukur menggunakan persamaan euclidean distance. Berikut ini merupakan contoh aplikasi pemrograman matlab untuk mengukur jarak antara dua objek dalam citra phantom berekstensi dicom. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Membaca citra phantom yang berekstensi dicom
-read more->
Background Subtraction (Foreground Detection)
Background Subtraction, yang juga dikenal sebagai Foreground Detection, adalah salah satu teknik pada bidang pengolahan citra dan computer vision yang bertujuan untuk mendeteksi/mengambil foreground dari background untuk diproses lebih lanjut (seperti pada proses object recognition dll). Umumnya foreground yang diinginkan adalah berupa objek manusia, mobil, teks, dll. Background subtraction merupakan metode yang umumnya digunakan untuk mendeteksi objek bergerak pada video dari kamera statis (stationary camera). Proses deteksi objek bergerak dengan metode background subtraction didasarkan pada perbedaan antara background referensi dengan frame. Contoh citra background referensi dan citra current frame ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
True Color and Pseudo Color
Citra truecolor merupakan citra yang memiliki warna sejati yaitu warna yang berasal dari kombinasi warna dasar merah, hijau, dan biru. Citra truecolor 24-bit memiliki kombinasi warna sebanyak 2^24 atau 16.777.216 warna yang tersusun dari tiga buah kanal warna (merah, hijau, dan biru) di mana masing-masing kanal warna memiliki range nilai intensitas sebesar 2^8 atau 256 (8-bit).
Berikut ini merupakan contoh citra truecolor 24-bit beserta kanal-kanal warna penyusunnya:
1. Citra truecolor 24-bit (Truecolor Image 24-bit)
2. Kanal Merah 8-bit (Red Channel 8-bit)
-read more->
Pemrograman Matlab 